How much more informative are broadband compared to narrowband echoes for biological interpretation?
Notice bibliographique
Résumé
The recent availability of commercial broadband echosounders has elicited wide interests in their potentials for enhancing the effectiveness, efficiency, and accuracy of acoustic sensing capability for monitoring mid-trophic level marine organisms. However, despite the significantly improved temporal and spatial resolutions, it remains unclear how the additional spectral information provided by broadband echosounders contribute to achieving these goals. In this study, we use a Bayesian inversion framework to compare the estimation uncertainty between broadband and narrowband echo data for biological model parameters, such as organism length, tilt angle, numerical density and aggregation composition. We employ the Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) sampling technique to construct the posterior probability density (PPD) of biological parameters given simulated zooplankton and fish echo data in the form of calibrated volume backscattering strength (Sv). The data are simulated for frequency ranges commonly employed in marine ecological and fisheries surveys. We investigate the changes in PPD in response to variations in echo spectral information, with specific emphasis on the correlation structure among model parameters and whether and how broadband information reduces the uncertainty in inferring biological information from acoustic quantities available from field surveys. [Work supported by NMFS Office of Science and Technology Advanced Sampling Technology Working Group.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».